面向智能電網的配電自動化數據質量管理與決策支持系統設計

摘要：本文主要探討了數據質量管理與決策支持系統在配電自動化中的重要性，分析了配電自動化數據的特點、分類以及質量管理的現狀和挑戰。針對現有數據質量管理方法的評估與反思，提出了面向智能電網的配電自動化數據質量管理策略，包括數據采集與預處理、數據質量評價與監控、數據質量改進與優化以及數據質量保障體系建設。同時，設計了面向智能電網的配電自動化決策支持系統，包括需求分析、架構設計、關鍵技術研究以及實現與應用案例分析。最后，對數據質量管理與決策支持系統在智能電網中的綜合應用進行了展望。

關鍵詞：智能電網；配電自動化；自動化數據；數據質量管理

DesignofDistributionAutomationDataQualityManagementand

DecisionSupportSystemforSmartGrid

WangShiLuJianLiCancenHuJianzhong

StateGridHefeiPowerSupplyCompanyAnhuiHefei230000

Abstract：Thispapermainlydiscussestheimportanceofdataqualitymanagementanddecisionsupportsystemindistributionautomation，andanalyzesthecharacteristics，classificationandqualitymanagementstatusandchallengesofdistributionautomationdata.Accordingtotheevaluationandreflectionoftheexistingdataqualitymanagementmethods，thedataqualitymanagementstrategyofdistributionautomationforsmartgridisproposed，includingdataacquisitionandpreprocessing，dataqualityevaluationandmonitoring，dataqualityimprovementandoptimization，andtheconstructionofdataqualityassurancesystem.Atthesametime，thedistributionautomationdecisionsupportsystemforsmartgridisdesigned，includingdemandanalysis，architecturedesign，keytechnologyresearch，andimplementationandapplicationcaseanalysis.Finally，thecomprehensiveapplicationofdataqualitymanagementanddecisionsupportsysteminsmartgridisdiscussed.

Keywords：smartgrid;powerdistributionautomation;automationdata；dataqualitymanagement

隨著智能電網的快速發展，配電自動化數據質量管理與決策支持系統在保障電力系統穩定運行和提高供電可靠性方面發揮著越來越重要的作用。本文針對當前配電自動化數據質量存在的問題，提出了一種基于大數據技術的配電自動化數據質量管理與決策支持系統設計方案。該系統通過對海量數據的實時采集、清洗、分析和挖掘，為電力企業提供準確、可靠的數據支持，有助于提高電力系統的運行效率和管理水平。同時，該系統還能夠為決策者提供科學、合理的決策依據，有助于實現電力系統的智能化、綠色化和可持續發展。

一、數據質量管理與決策支持系統在配電自動化中的重要性

數據質量管理及決策支持系統在配電自動化中起著極其重要的作用。配電自動化系統通過相應設備采集大量的供電系統運行數據，包括電流、電壓、電量等參數信息。這些數據不僅反映了供電系統的運行狀態，還提供了分析系統的基礎，為決策制定和優化運營提供支持。然而，這些數據的質量對系統正常運行以及決策的準確性和有效性具有至關重要的影響。

首先，通過數據質量的管理，可以有效地監控、校驗和清洗所采集的數據，確保其準確性和可靠性。數據質量問題包括數據的準確性、完整性、一致性和時效性等。準確的數據是正確決策的基礎。通過引入數據校驗和清洗的過程，可以排除異常數據和錯誤的數據，以確保所依賴的數據是可信的，從而避免了基于不正確數據所導致的決策誤差和不良后果。其次，決策支持系統可以在配電自動化中提供實時數據的監測和分析，為決策者提供準確和及時的信息。它可以從各個維度對數據進行分析，提供實時的運行狀況展示、故障診斷和預警功能，幫助操作人員及時發現問題并采取相應的措施。再次，決策支持系統還可以根據歷史數據提供趨勢分析和預測，幫助決策者預判未來的供電系統運行狀態，合理安排資源，并優化供電系統的運行效率。最后，數據質量管理和決策支持系統在配電自動化中還對故障排查和問題處理起到重要作用。依托于可靠的數據質量管理和準確的決策支持系統，故障排查和問題處理可以更加高效和精確。決策者可基于歷史數據和實時數據分析，定位故障發生的原因并制訂相應的應急和解決方案，從而縮短供電中斷時間，減少運營成本。

二、配電自動化數據質量管理現狀與挑戰

（一）配電自動化數據的特點與分類

配電自動化系統是以數字化為基礎的電力系統，其中所產生的數據以及相關信息在實時監控、故障診斷、網絡優化等方面發揮著重要的作用。配電自動化數據具有以下特點：實時性、連續性、多樣性和海量性。數據根據不同的特征可分為三類：監控類數據、操作類數據和歷史數據。

（二）配電自動化數據質量管理的現狀分析

配電自動化數據質量管理在實際應用中仍面臨著一些挑戰。首先，數據質量的管理在不同的環節上存在缺陷，包括數據采集、傳輸、存儲和處理等。其次，大量的數據產生了質量管理上的復雜性，如何確保數據的真實性、準確性、一致性和完整性是一個重要的問題。此外，數據質量的管理需要消耗大量的時間和資源，因此需要高效的管理工具和方法。

（三）配電自動化數據質量管理面臨的挑戰

配電自動化數據質量管理面臨著多個挑戰。首先是數據源的多樣性和異構性，從不同的設備、傳感器和系統中收集的數據可能以不同的結構、格式和精度保存。其次是數據的容量和速度，大容量數據的存儲和傳輸要求系統具備高性能和高帶寬的特性。此外，數據質量檢測、識別和修復也是一個復雜的問題，需要設計有效的算法和模型來解決這些問題。

（四）對現有數據質量管理方法的評估與反思

當前，已存在一些數據質量管理的方法，如數據清洗、數據去重、數據修復等。然而，這些方法針對配電自動化數據質量管理中的挑戰還存在一定的局限性。因此，我們需要進一步探索和研發更加先進、高效且自動化的數據質量管理方法，不斷提升數據質量管理的準確性和效率。

三、面向智能電網的配電自動化數據質量管理策略

（一）數據采集與預處理策略

1.數據采集方法與技術

選擇合適的數據采集設備和方法，包括傳感器、智能電表等，確保數據的準確性和實時性。

2.數據預處理方法與技術

對采集到的原始數據進行清洗、校驗、去噪、插補等預處理操作，以提高數據質量和可信度。常用的方法包括異常值檢測、缺失值處理、數據插值等。

（二）數據質量評價與監控策略

1.數據質量評價指標體系構建

建立可靠的數據質量評價指標體系，包括數據準確性、完整性、一致性、時效性等指標。根據智能電網的特點和需求確定適用的評價指標。

2.數據質量監控方法與技術

通過采集率監控、時效性監控、數據一致性檢測等手段，對數據進行實時監測和評估，及時發現和解決數據質量問題。同時，可以利用數據可視化技術，以圖表、報表等形式展示數據質量狀況，幫助決策者更好地理解和處理數據質量情況。

（三）數據質量改進與優化策略

1.數據質量改進方法與技術

通過數據清洗、異常檢測、錯誤修正等操作，提升數據質量。根據具體問題采用合適的算法和模型，對數據進行清洗和改進，確保數據的正確性和一致性。

2.數據質量優化方法與技術

通過使用合適的數據質量優化技術，如數據壓縮、降噪、數據重構等，使得數據更加精簡、高效，并能更好地滿足實際的數據使用需求。

（四）數據質量保障體系建設策略

1.數據質量管理體系構建

建立一套完整的數據質量管理體系，包括明確的責任分工、相關流程和標準化的操作規程。制定標準和規范，確保數據質量的可控性、可操作性和可持續性。

2.數據質量保障機制設計

建立數據質量保障機制，包括數據質量巡檢、監督審核、管控措施等，定期對數據質量進行監督和檢查，及時發現問題并采取相應的糾正措施。同時，建立反饋機制，通過用戶反饋、專家評價等途徑收集意見和建議，進一步改進和優化數據質量管理體系。

四、面向智能電網的配電自動化決策支持系統設計

（一）決策支持系統的需求分析

1.決策支持系統的功能需求

電網負荷預測：準確預測未來一定時間段的電能需求，幫助電網管理人員合理調度電力資源。

負荷優化調度：基于實時電網信息和用戶需求，優化調度配電系統中的供電設備，提高供電可靠性和效率。

風險評估與管理：對故障和異常情況進行評估和管理，及時采取措施減少故障對電網運行的影響。

運行狀態分析與檢測：監測電網設備的運行狀態，及時檢測潛在問題，并提供解決方案。

決策支持：通過數據分析和模型構建，為決策者提供可靠的決策支持，幫助做出更科學和合理的決策。

2.決策支持系統的非功能需求

實時性：支持實時數據采集和處理，快速反映用戶需求和電網運行狀態的變化。

可靠性：具備高可用性和錯誤恢復能力，確保系統的穩定運行。

安全性：采取數據加密和權限管理等安全措施，防止數據泄露和未授權訪問。

可維護性：系統易于維護和升級，支持靈活的配置和部署。

（二）決策支持系統架構設計

1.系統架構設計原則與方法

系統架構設計中，需要關注的有：其一，使用分布式架構。將系統的不同功能模塊部署在不同的節點上，提高系統的可伸縮性和可靠性。其二，堅持靈活性的原則。允許系統動態適應電網的變化需求和傳感器的增加。其三，堅持可重用性的原則。使用標準化和模塊化的組件，提高系統的易用性和可擴展性。

2.系統架構設計方案

數據采集與處理層：負責數據的采集、預處理和存儲，包括實時數據、歷史數據和外部數據。

模型構建與優化層：基于采集到的數據，構建預測模型、優化模型和風險評估模型，用于決策分析。

決策支持層：提供可視化界面和決策支持功能，幫助決策者進行決策和調度。

集成與接口層：與外部系統進行集成，提供數據交互和接口服務。

（三）決策支持系統關鍵技術研究

1.數據處理與挖掘技術

該技術應用期間需要注意的有：其一，數據清洗與預處理。對采集到的原始數據進行去噪、填充空值等處理，提高數據質量。其二，特征選擇與提取。從大量的數據中提取有價值的特征，用于模型構建和決策分析。其三，數據挖掘與分析。利用各種數據挖掘算法，進行模式識別、預測分析等，發現數據中的隱含規律［1］。

2.模型構建與優化技術

該技術應用期間需要關注的有：其一，預測模型構建。利用時間序列分析、機器學習等方法，構建負荷預測模型和故障預測模型。其二，優化算法應用。運用數學優化算法和智能優化算法，進行負荷優化調度和供電設備優化配置。其三，建立風險評估模型。基于概率統計和風險理論，進行電網故障與損失評估，幫助制定風險管理策略。

3.可視化技術

在可視化技術應用期間，還需要注意的是：通過圖表、曲線等形式展示數據，幫助用戶直觀地理解和分析數據。提供直觀的決策支持界面，呈現復雜的決策分析結果和調度方案。

（四）決策支持系統實現與應用案例分析

1.決策支持系統實現方法與技術

利用云計算和大數據技術，構建可擴展的分布式計算和存儲架構。選擇適合的數據庫技術，保證高效的數據存取和檢索。使用前端框架和數據可視化庫，開發直觀、易用的用戶界面［2］。

2.決策支持系統在配電自動化中的應用案例分析

某地區的配電系統負責供電給大量住戶和企業，面臨著供電負荷持續增長的挑戰。為了更好地管理配電網絡并提高配電可靠性，該地區決定引入決策支持系統。首先，決策支持系統將收集配電系統中的各種數據，包括供電負荷、線路負荷、傳感器數據以及天氣數據等。通過實時監測和傳感器技術，這些數據能夠實時采集和傳輸給決策支持系統。在數據分析方面，決策支持系統能夠準確地分析供電負荷的變化趨勢，預測未來的負荷需求，并制定最佳的運行策略。例如，當負荷過高時，系統可以通過智能調度和重分配電力資源，以避免過載發生；當負荷過低時，系統可以靈活地調整供電路徑或關閉不必要的電力設備，以提高能源使用效率。決策支持系統還可以幫助優化線路配置，根據實時數據和線路拓撲分析，確定最佳的配電線路和分配方式，以減少線路過載和電能損耗。同時，系統可以判斷并糾正潛在的故障和短路，以提前采取措施避免故障擴大和影響大范圍的供電。另外，決策支持系統還能提供可視化的操作界面，使運維人員能夠直觀地監控系統運行狀況，實時跟蹤供電網絡的狀態。通過測量和建模等技術，系統可以推薦節能的巡檢路徑和策略，并提供各種操作建議和預警信息，以輔助運維人員高效地完成工作［3］。

五、面向智能電網的配電自動化數據質量管理與決策支持系統綜合應用

（一）數據質量管理與決策支持系統的集成方案設計

數據質量管理與決策支持系統的集成方案設計是實現有效數據管理和決策支持的關鍵。通過建立統一的數據質量管理平臺，可以規范配電自動化系統中各個環節的數據采集、傳輸、存儲和處理過程，并提供可靠的數據質量評估與監控。同時，結合決策支持系統的設計，可以利用數據挖掘和統計分析等方法，提供準確的數據分析和決策支持，為智能電網的運維管理和優化提供重要的決策依據。

（二）數據質量管理與決策支持系統的協同工作機制研究

數據質量管理與決策支持系統的協同工作機制研究是實現系統效能提升的關鍵。在數據質量管理過程中，各個子系統需要相互配合，確保數據的一致性和準確性。而在決策支持系統中，不同模塊之間的協同工作也是提高整體效能的關鍵。因此，研究如何實現數據管理與決策支持系統之間的有效協同工作，將是提高智能電網運行效率的重要路徑。

（三）數據質量管理與決策支持系統在智能電網中的實際應用效果評估

數據質量管理與決策支持系統的實際應用效果評估是驗證其可行性和有效性的關鍵環節。通過對實際運行的配電自動化系統進行數據質量管理與決策支持系統的應用，可以評估系統在數據采集、傳輸和處理等各個環節所帶來的效果，從而發現問題并優化解決方案，提高配電系統的運行穩定性和安全性［4］。

（四）數據質量管理與決策支持系統的應用前景展望

對于數據質量管理與決策支持系統的應用前景展望，可以預見其在智能電網領域的廣泛應用。隨著技術的不斷進步和創新，眾多的數據質量管理和決策支持工具將得到融合和完善，提供更加全面和高效的服務。智能電網的管理和運行將變得更加智能化和高效化，為社會經濟的可持續發展提供有力支撐［5］。

結語

本文針對面向智能電網的配電自動化決策支持系統進行了詳細的設計和分析。首先，對決策支持系統的需求進行了深入剖析，明確了其功能和非功能需求。其次，提出了一個架構設計方案，包括數據采集與處理層、模型構建與優化層、決策支持層以及集成與接口層。再次，還探討了決策支持系統的關鍵技術，如數據處理與挖掘技術、模型構建與優化技術以及可視化技術。在實現與應用案例分析部分，詳細描述了決策支持系統的實現方法和技術，并通過實際應用案例展示了其在配電自動化中的重要作用。最后，討論了數據質量管理與決策支持系統的綜合應用，以及其在智能電網中的實際應用效果評估和未來發展前景。

參考文獻：

［1］舒舟，楊文鋒，廖威.計及配電網自動化分區的城市配電網供電可靠性評估方法［J］.南方能源建設，2023，10（06）：98104.

［2］王曉明.面向供電可靠性的配電自動化系統規劃研究［J］.自動化應用，2023，64（21）：200202.

［3］黃為民.配電系統中的饋線自動化系統分析［J］.集成電路應用，2023，40（11）：112113.

［4］高帥，李庚澤，陳子鑫，等.智能化高壓電器與配電自動化系統的應用［J］.集成電路應用，2023，40（11）：206207.

［5］張佳.配電自動化在10kV供電系統中的應用［J］.辦公自動化，2023，28（21）：1012.

作者簡介：王實（1990—），男，漢族，江蘇宿遷人，本科，工程師，研究方向：配電自動化；路健（1988—），男，漢族，河南林州人，本科，研究方向：電網發展；李燦岑（1977—），男，漢族，安徽蚌埠人，本科，工程師，研究方向：配網調度；胡建忠（1986—），男，漢族，安徽合肥人，本科，高級工程師，研究方向：配網方式。